generator.throw()有什么好处？

Question

PEP 342 (通过增强型发电机进行协作)在生成器对象中添加了一个throw()方法，该方法允许调用方在生成器内引发异常(就像由yield表达式抛出的那样)。

我想知道这个特性的用例是什么。

Answer 1

假设我使用生成器来处理向数据库添加信息；我使用它来存储网络接收到的信息，通过使用生成器，我可以在实际接收数据时高效地完成这个任务，而其他事情则不然。

因此，我的生成器首先打开一个数据库连接，每次发送它时，它都会添加一行：

def add_to_database(connection_string):
    db = mydatabaselibrary.connect(connection_string)
    cursor = db.cursor()
    while True:
        row = yield
        cursor.execute('INSERT INTO mytable VALUES(?, ?, ?)', row)

这一切都很好；每次我.send()我的数据时，它都会插入一行。

但是如果我的数据库是事务性的呢？当将数据提交到数据库时，如何向这个生成器发出信号？什么时候中止交易？此外，它保存着与数据库的开放连接，也许我有时希望它关闭该连接以回收资源。

这就是.throw()方法出现的原因；使用.throw()，我可以在该方法中引发异常，以指示某些情况：

def add_to_database(connection_string):
    db = mydatabaselibrary.connect(connection_string)
    cursor = db.cursor()
    try:
        while True:
            try:
                row = yield
                cursor.execute('INSERT INTO mytable VALUES(?, ?, ?)', row)
            except CommitException:
                cursor.execute('COMMIT')
            except AbortException:
                cursor.execute('ABORT')
    finally:
        cursor.execute('ABORT')
        db.close()

生成器上的.close()方法在本质上也是如此；它使用GeneratorExit异常和.throw()组合来关闭正在运行的生成器。

所有这一切都是协同工作方式的重要基础；协同机制本质上是生成器，加上一些额外的语法使编写协同线更容易、更清晰。但是在引擎盖下，它们仍然建立在同样的屈服和发送的基础上。当您并行运行多个协同线时，您需要一种方法来干净地退出这些协同线，如果其中之一失败了，请举一个例子。

Answer 2

在我看来，throw()方法是有用的，有很多原因。

1. 对称性:没有充分的理由只在调用者而不是在生成器功能中处理异常情况。(假设从数据库读取值的生成器返回一个坏值，并且假设只有调用方知道值是坏的。使用throw()方法，调用方可以向生成器发出必须纠正的异常情况的信号。)如果生成器能够引发异常，并被调用方截获，则也应该有可能发生相反的情况。
2. 灵活性:生成器函数可能有多个yield语句，调用方可能不知道生成器的内部状态。通过抛出异常，就可以将生成器重置到已知的状态，或者实现更复杂的流控制，这对于单独使用next()、send()和close()来说要麻烦得多。

重置内部状态的示例：

def gen():
    try:
        yield 10
        print("State1")
        yield 20
        print("State2")
        yield 30
        print("State3")
    
   except:
        #Reset back to State1!
        yield gen()

g = gen()
print(next(g))
print(next(g))
g = g.throw(ValueError) #state of g has been reset
print(next(g))

>>10
>>State1
>>20
>>10

询问用例可能会使人产生误解:对于每个用例，您可以生成一个反示例，而不需要throw()方法，而且讨论将永远持续下去.

Answer 3

一个用例是在发生异常时，在堆栈跟踪中包含有关生成器内部状态的信息--这些信息对调用者来说是不可见的。

例如，假设我们有一个生成器，如下所示，我们想要的内部状态是生成器的当前索引号：

def gen_items():
    for i, item in enumerate(["", "foo", "", "foo", "bad"]):
        if not item:
            continue
        try:
            yield item
        except Exception:
            raise Exception("error during index: %d" % i)

以下代码不足以触发额外的异常处理：

# Stack trace includes only: "ValueError: bad value"
for item in gen_items():
    if item == "bad":
        raise ValueError("bad value")

但是，以下代码确实提供了内部状态：

# Stack trace also includes: "Exception: error during index: 4"
gen = item_generator()
for item in gen:
    if item == "bad":
        gen.throw(ValueError, "bad value")